计量经济学期末报告
计量经济学期末考试总结(云南师范大学)
1、经济计量模型检验(含义):是指对经济现象或过程的一种数学模拟。
社会经济的现象和过程是非常复杂的，影响因素众多，经济模型只能把做研究的主要经济因素（表现为经济变量）之间的关系，用数学关系式近似地、简化地表示出来。
所谓模型检验，就是要对模型和所估计的参数加以评判，判定在理论上是否有意义，在统计上是否有足够的可靠性。
2、检验设定误差（所设定模型的好坏）的方法：（P243）答：（1）、DW检验，其基本思想是认为遗漏的相关变量应包含在随机扰动项中，那么回归所得的残差序列就会呈现单侧的自相关性，因此可从自相关性的角度检验相关变量的遗漏。
（2）、拉格朗日乘数检验，其基本思想是认为遗漏的相关变量包含在随机扰动项中，因此随机扰动项或回归所得的残差序列应该与遗漏的相关变量呈现出某种依存关系，可以进行残差序列的与相关变量的回归，在一定显著水平下若相关变量具有统计显著性，则认为没有遗漏变量形成的设定误差。
（3）、一般性检验，是拉姆齐于1969年提出的一种检验方法，其检验的基本思想是：如果事先知道遗漏了哪个变量只需要将此变量引入模型，估计并检验其参数是否显著不为零即可，可是问题是不知道遗漏了哪个变量，这时可寻找一个可以替代变量Ｚ来进行上述检验（替代变量通常的选所设定模型被解释变量拟合值Ｙ若干次幂的线性组合），若模型估计所得的残差包含着遗漏的相关变量，那么这个残差可用被解释变量拟合值Ｙ的线性组合近似表示；若这个线性组合是显著的，则认为原模型的设定有误。
（可引入多个多个替代变量去判断是否有多个变量被遗漏，被称为一般检验方法。
）3、测量误差存在与否的检验方法是什么？（Ｐ２４９）测量误差的存在使得回归系数被低估。
测量误差存在与否的检验是豪斯曼提出的。
方法步骤为：（１）、对所研究的回归模型，无论是否存在测量误差，先采用ＯＬＳ法得到参数估计量；（２）、对可能存在测量误差的解释变量，选择与其相关的工具变量，将可能存在测量误差的解释变量对选择的工具变量进行回归，并获得回归残差ｗ＾；（３）、将回归残差ｗ＾加入第一步中的回归表达式，再次进行ＯＬＳ估计，得到ｗ＾的参数估计量Ｂ＾及假设检验结果，（4）、若B^为显著时，则认为解释变量确实存在观测误差；反之，认为解释变量不存在测量误差。
计量经济学报告
计量经济学报告计量经济学报告计量经济学是经济学中的一个重要分支，它通过使用经济数据和数理统计方法，研究经济现象和经济理论之间的关系。
本报告将介绍计量经济学的基本概念和方法，以及计量经济学在实践中的应用。
首先，计量经济学主要研究经济数据的性质和规律。
经济数据可以分为时间序列数据和截面数据两类。
时间序列数据是在一段时间内收集的数据，例如一个国家的GDP变化；截面数据是在某个时间点上收集的数据，例如不同地区的失业率。
通过对这些数据进行分析，计量经济学可以揭示经济现象的特征和规律。
计量经济学的方法主要包括回归分析和假设检验。
回归分析是用来研究因变量和自变量之间关系的一种方法，例如通过分析收入和消费之间的关系来研究消费者行为；假设检验则是用来检验某个经济理论是否成立的方法，例如检验货币供应量和物价之间的关系。
这些方法可以帮助经济学家找到经济模型的参数估计值，从而更好地理解经济现象和预测未来的趋势。
在实践中，计量经济学有广泛的应用。
首先，计量经济学可以用来评估政策的效果。
例如，通过对某个政策的实施前后的数据进行回归分析，可以评估该政策对经济的影响。
其次，计量经济学可以用来预测未来的经济趋势。
例如，通过对历史数据进行回归分析，可以预测未来的股票价格和房价。
此外，计量经济学还可以用来研究经济理论的有效性。
例如，通过对经济理论中的假设进行检验，可以评估该理论是否能够准确解释实际经济现象。
总之，计量经济学是经济学中的重要分支，它通过使用经济数据和数理统计方法，研究经济现象和经济理论之间的关系。
计量经济学的方法主要包括回归分析和假设检验，其应用广泛，可以用来评估政策效果、预测经济趋势和研究经济理论的有效性。
通过计量经济学的研究，我们可以更好地理解经济现象，为经济决策提供科学依据。
计量经济学期末实验报告(得了90多分)
计量经济学实验报告题目：解析中国通货膨胀问题专业：经济学班级：2010271：申傲景深学号：******** ********计量经济学报告——解析中国通货膨胀问题一、引言1.问题引入随着中国加入世界贸易组织，我国对外经贸活动达到了前所未有的规模进出口贸易额大幅度增加，利用外资规模不断扩大，与此相适应我国经济也获得了持续高速的增长。
进出口贸易顺差高速增长。
到2010年中国进出口29727.6亿美元，同比增长34.7%。
其中，出口15779.3亿美元，增长31.3%；进口13948.3亿美元，增长38.7%。
进出口货物贸易顺差1831.0亿美元，虽较前两年有所下降但总量还是很高，外汇储备达28473.38亿美元，同时国物价水平飙升CPI指数达到536.1是1978年的5倍多。
由于进出口双顺差因素造成的通胀程度越来越重。
从历史来看，通货膨胀不仅是宏观经济领域一个永恒话题，而且也是关系到社会、政治稳定的重要问题。
按照诺贝尔经济学奖获得者米尔顿·弗里德曼的说法，通货膨胀是一种疾病，一种危险的有时甚至会致命的疾病，如不及时制止会摧毁整个社会。
长期以来，对于通货膨胀产生机制及其预测的研究吸引着经济学界的普遍关注。
尽管对于消费者而言，任何原因引起的通货膨胀只是意味着日常开支的增加，然而不同原因的通货膨胀对宏观调控者来说则可能具有不同的意义。
前期的专家学者针对通胀问题提出了各种观点，包括：①萨缪尔森改进的菲利普斯曲线，描述失业和通胀的短期替代关系。
这个理论是经验理论，由实证而来。
刚开始我选这个题目就是因为，菲利普斯曲线和奥肯定律一样，它们引用的变量不太完美，比如，潜在GDP，自然失业率，可能在不同的国家地区和体制下会不同，不能作为普适的经济规律。
②消费过低论，消费过低→储蓄过高→投资过度→经济过热③储蓄过多论，企业和政府的高储蓄引发国民储蓄过高→投资过高→由于消费不足导致净出口扩大→宏观经济失衡④投资过多论，依据投资增长率或投资率是否高于某一经验数据来判断我国投资率的高低。
计量经济学期末报告范文
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计量期末实验报告
一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，加深对计量经济学理论和方法的理解，提高运用计量经济学软件进行数据分析的能力，为后续研究奠定基础。
二、实验内容1. 数据收集与整理本次实验选取了我国某地区近十年的GDP、投资、消费、人口等数据作为研究对象。
数据来源于国家统计局官方网站，经过整理后，将数据导入计量经济学软件EViews中。
2. 模型设定与估计（1）一元线性回归模型首先，建立GDP对投资、消费、人口的一元线性回归模型，观察各变量之间的相关关系。
模型如下：GDP = β0 + β1 投资 + β2 消费+ β3 人口+ ε其中，β0为截距项，β1、β2、β3为各变量的系数，ε为误差项。
（2）多元线性回归模型在建立一元线性回归模型的基础上，进一步建立多元线性回归模型，考察各变量对GDP的综合影响。
模型如下：GDP = β0 + β1 投资+ β2 消费+ β3 人口+ β4 时间+ ε其中，β4为时间变量的系数。
3. 模型检验与结果分析（1）残差分析对模型进行残差分析，检验模型的拟合优度。
若残差无明显规律，则说明模型拟合较好。
（2）系数显著性检验对模型的系数进行显著性检验，判断各变量对GDP的影响是否显著。
（3）模型稳定性检验对模型进行稳定性检验，确保模型在不同时间范围内具有稳定性。
三、实验结果与分析1. 残差分析经过残差分析，发现残差无明显规律，说明模型拟合较好。
2. 系数显著性检验根据系数显著性检验结果，投资、消费、人口和时间对GDP的影响均显著。
3. 模型稳定性检验经过模型稳定性检验，发现模型在不同时间范围内具有稳定性。
四、实验结论1. 投资对GDP具有正向影响，说明投资对经济增长具有促进作用。
2. 消费对GDP具有正向影响，说明消费对经济增长具有推动作用。
3. 人口对GDP具有正向影响，说明人口增长对经济增长具有积极作用。
4. 时间对GDP具有正向影响，说明经济增长随着时间推移而逐渐加快。
五、实验心得与体会1. 通过本次实验，加深了对计量经济学理论和方法的理解，提高了运用计量经济学软件进行数据分析的能力。
计量经济学报告
计量经济学报告在当今社会，计量经济学扮演着重要的角色。
它使用数学和统计方法来研究经济现象，并对经济政策制定者提供决策支持。
通过分析数据、建立模型以及进行推断，计量经济学能够帮助我们理解经济中的因果关系和发展趋势。
在这篇文章中，我们将探讨计量经济学的应用以及它对经济学研究的意义。
计量经济学的应用广泛。
它可以用于分析个体和家庭的消费行为，企业的生产效率，以及国家之间的贸易关系。
例如，通过使用计量经济学方法，经济学家可以测量某个因素对经济增长的影响，以及确定制定货币政策的最佳方式。
此外，计量经济学还可以用于评估政府政策的效果，如减贫计划和环境保护措施。
通过分析数据和建立模型，我们可以量化政策的效果并提出改进建议。
计量经济学的研究方法至关重要。
研究者使用大量的数据来验证他们的假设，并通过计量模型来预测未知的现象。
其中最常用的方法之一是回归分析。
回归分析可以用来研究两个或多个变量之间的关系，并量化这种关系的强度。
通过建立回归模型，我们可以识别出对一个变量的影响因素，并进一步探讨这种影响的原因。
为了确保分析结果的准确性和可靠性，计量经济学研究需要遵循一定的方法和原则。
首先，数据的选择和准备非常重要。
研究者需要确保所使用的数据具有代表性，并且要对数据进行清洗和整理，以便消除不准确或不完整的信息。
其次，模型的建立需要符合经济学的理论框架。
只有在理论的基础上，计量经济学模型才能更好地解释现实世界的经济现象。
此外，计量经济学还使用了一些假设和统计工具来处理数据中的问题，如异方差性和自相关性等。
计量经济学对经济学研究的意义不言而喻。
它不仅可以提供有关经济现象的深刻见解，还可以为经济政策制定者提供决策支持。
通过分析数据和建立模型，计量经济学使我们能够预测经济发展的趋势，并制定相应的政策来应对挑战。
此外，计量经济学还有助于改善政策的效果，并评估政府的干预措施。
通过使用计量经济学的方法，我们能够更好地理解经济学中的因果关系，并为实现可持续发展和社会福利做出贡献。
计量经济学期末考试总结(云南师范大学)
1、经济计量模型检验(含义):是指对经济现象或过程的一种数学模拟。
社会经济的现象和过程是非常复杂的，影响因素众多，经济模型只能把做研究的主要经济因素（表现为经济变量）之间的关系，用数学关系式近似地、简化地表示出来。
所谓模型检验，就是要对模型和所估计的参数加以评判，判定在理论上是否有意义，在统计上是否有足够的可靠性。
2、检验设定误差（所设定模型的好坏）的方法：（P243）答：（1）、DW检验，其基本思想是认为遗漏的相关变量应包含在随机扰动项中，那么回归所得的残差序列就会呈现单侧的自相关性，因此可从自相关性的角度检验相关变量的遗漏。
（2）、拉格朗日乘数检验，其基本思想是认为遗漏的相关变量包含在随机扰动项中，因此随机扰动项或回归所得的残差序列应该与遗漏的相关变量呈现出某种依存关系，可以进行残差序列的与相关变量的回归，在一定显著水平下若相关变量具有统计显著性，则认为没有遗漏变量形成的设定误差。
（3）、一般性检验，是拉姆齐于1969年提出的一种检验方法，其检验的基本思想是：如果事先知道遗漏了哪个变量只需要将此变量引入模型，估计并检验其参数是否显著不为零即可，可是问题是不知道遗漏了哪个变量，这时可寻找一个可以替代变量Ｚ来进行上述检验（替代变量通常的选所设定模型被解释变量拟合值Ｙ若干次幂的线性组合），若模型估计所得的残差包含着遗漏的相关变量，那么这个残差可用被解释变量拟合值Ｙ的线性组合近似表示；若这个线性组合是显著的，则认为原模型的设定有误。
（可引入多个多个替代变量去判断是否有多个变量被遗漏，被称为一般检验方法。
）3、测量误差存在与否的检验方法是什么？（Ｐ２４９）测量误差的存在使得回归系数被低估。
测量误差存在与否的检验是豪斯曼提出的。
方法步骤为：（１）、对所研究的回归模型，无论是否存在测量误差，先采用ＯＬＳ法得到参数估计量；（２）、对可能存在测量误差的解释变量，选择与其相关的工具变量，将可能存在测量误差的解释变量对选择的工具变量进行回归，并获得回归残差ｗ＾；（３）、将回归残差ｗ＾加入第一步中的回归表达式，再次进行ＯＬＳ估计，得到ｗ＾的参数估计量Ｂ＾及假设检验结果，（4）、若B^为显著时，则认为解释变量确实存在观测误差；反之，认为解释变量不存在测量误差。
计量经济学报告
计量经济学报告摘要：本报告主要介绍计量经济学的定义、历史发展、主要方法和应用领域。
通过对计量经济学的深入研究，我们发现计量经济学在理论研究和实践应用中都具有重要意义，可以帮助我们更好地了解经济现象，并提供决策支持和政策建议。
本报告旨在为对计量经济学感兴趣的读者提供一个全面的介绍和参考。
1. 简介计量经济学是通过使用数学、统计学和计算机等工具来研究经济现象的学科。
它主要应用于定量研究、计量经济学模型的构建和预测、统计分析、经济政策的制定和评估等方面。
计量经济学的研究对象包括宏观经济、微观经济、产业经济、国际经济和金融市场等。
2. 历史发展计量经济学的历史可以追溯到19世纪末的经济学革命时期，当时经济学家开始使用数学和统计学方法来研究经济现象。
20世纪初，经济学家欧文·费雪发明了“最小二乘法”，这成为计量经济学中最基础的方法之一。
在20世纪中叶，计量经济学得到了迅速发展，许多经济学家提出了各种不同的计量经济学模型和方法。
其中比较有代表性的有钱伯斯的“结构模型”、Tobin的“投资理论”、卡普兰和斯特克的“固定效应模型”等。
此外，计量经济学在金融市场、国际贸易、环境经济、卫生经济、教育经济等领域也有广泛的应用。
3. 主要方法计量经济学的主要方法包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析、因子分析、聚类分析、生存分析、计量计算等。
其中回归分析是最常用的方法之一。
它可以用来研究两个或多个变量之间的关系，并估算出它们之间的函数关系。
时间序列分析主要用于分析一个变量随时间变化的规律，例如价格走势、季节性效应等。
面板数据分析主要用于处理跨时间或跨地区的数据，包括纵向数据和横向数据。
因子分析可以用来提取数据中的基本因素和模式，聚类分析用于根据变量之间的相似性来进行分类，生存分析则主要用于研究个体或样本的生命状态和生存时间。
4. 应用领域计量经济学在许多领域都有广泛的应用。
其中，宏观经济学领域的应用比较突出，比如GDP的测算、经济增长预测、通货膨胀控制等。
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计量经济学实验报告我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析XX学院XX专业小组成员：（姓名及学号）我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析一．研究的目的要求1.研究的背景居民储蓄额作为一个国家经济增长中来源最稳定、数额最大的影响因素，它的高低对一国的经济发展、投资和居民生活等方面都有不同程度的影响。
目前我国国内居民储蓄意愿强劲、储蓄额居高不下，形成了储蓄的超常增长，主要呈现以下特点：（1）储蓄率世界之冠；（2）储蓄增长速度高于经济和居民收入增长速度；（3）城乡之间差别大；（4）不同收入阶层分布不均匀；（5）不同地区分布极不平均。
我国储蓄的超常增长一方面能为银行提供了充足的信贷资金，保证金融机构的稳健运行，还能为国家提供了物质基础；此外，面对世界的日益发展，高储蓄额还能帮助我国进一步改革。
但是，在另一方面我还国存在金融机构对资本的运用效益不高、居民投资渠不多、投资效益不稳定等问题。
这些问题导致我国现在储蓄存款过剩、消费不足和资本形成不足同时并存的局面。
2013年6月余额宝正式上线，在此后的一年中该产品的客户数量和管理资产出现爆炸式的增长。
截止2014年3月余额宝资金规模已经达到5413亿元，截止2014年4月，居民人民币存款减少1.23万亿元。
余额宝作为一条“鲶鱼”和随后出现的众多“宝宝”们一起加速了中国利率市场化的进程，对未来我国储蓄额有着重大影响。
为了分析我国居民储蓄存款如今的发展状况、更好地把握我国储蓄余额未来的走向，所以对我国储蓄余额的及其影响因素的研究是十分必要的。
2.影响因素的分析为了研究影响中国储蓄余额高低的主要原因，分析居民储蓄余额增长规律，预测中国储蓄余额的增长趋势，需要建立计量经济模型。
通过参考相关文献并结合我国经济发展的实际情况提出了以下几个变量。
（1）收入水平。
根据经济理论可以认为，收入水平是影响储蓄的最主要因素。
（2）利率水平。
利率作为消费的机会成本也会对储蓄产生影响。
理论上认为，利率越高，居民消费的机会成本越高，所以会减少消费增加储蓄；反之，利率越低消费成本越低，居民会增加消费减少储蓄。
（3）物价水平。
物价水平会影响消费和储蓄。
物价水平越高相同消费水平需要支付的货币更多。
而且物价水平也决定了实际利率，物价水平越高，实际利率越低；物价水平越低，实际利率越高。
（4）其他投资渠道的发达程度。
储蓄是居民的一种投资行为，我国居民除了银行存款外还有其他投资渠道, 比如债券、股票、房地产、古董等, 所以结余的货币就不会仅局限于银行存单这一种形式。
而且, 其他投资渠道越多, 发展程度越高, 结余货币的投资就越会分流。
二．根据时间数据建模并分析1.1模型的参数设定和意义ln(Yt)=C+β1×ln(X1)+β2×X2+β3×X3+β4×X4+μ在以上模型中：C度量了截距，但本身截距没有真正的经济意义β1度量了居民可支配收入变动1%时，储蓄存款平均变动百分之几，即β1是储蓄存款的收入弹性。
β2度量了当利率绝对变动一个单位，其实也就是1%时，储蓄存款平均变动的相对量，β2是储蓄存款的利率弹性。
这里对利率不取对数主要是因为我们所用的利率就是百分率的形式。
β3度量了当居民消费价格指数绝对变动一个单位，也就是1%时，储蓄存款平均变动的相对量。
同理因为居民消费价格指数是比率，所以不取对数。
β4度量了证券市场A 股筹资额变动一个单位，储蓄存款平均变动的相对量。
μ是误差项。
1.2变量和数据的选取（1）居民储蓄存款Yt：居民储蓄存款Yt 是指居民在一定时期内可支配的货币收入减去即期消费、投资和居民手持现金后存入银行等金融机构的个人存款。
数据选取以《中国统计年鉴2013》、《中国2012 统计公报》年末统计的居民储蓄存款余额为准。
（2）收入因素X1：收入是居民储蓄的决定性因素。
收入因素最合适的代表就是居民可支配收入。
根据《中国统计年鉴2013》、《中国2012 统计公报》，将城镇居民人均可支配收入乘以城镇人口、乡村家庭人均纯收入乘以农业人口后得出此项数据。
（3）银行存款利率X2：本文采用一年期存款利率水平做为指标，相关数据通过查阅网上公布的一年期数据为准。
其中有的年份一年中利率会有调整，本文运用加权平均求出平均一年期存款利率。
（4）居民消费价格指数X3：通过统计网站搜索查到全国居民消费价格指数，本文用它作为衡量物价水平的指标。
（5）其他投资渠道的发达程度X4：由于相关数据的不可得性，本文采用A股筹资额作为为其他投资渠道发达程度的衡量指标。
根据模型的设定形式，本文采用ADF 检验来对居民储蓄余额的对数ln(Y)居民可支配收入的对数ln(X1)、利率X2、居民消费价格指数X3和证券市场A 股筹资额X4做单位根检验。
运用Eviews软件得到以下检验结果：可见，残差项本身是平稳的，其存在单位根的概率很小。
进一步说明居民储蓄存款的对数ln(Yt)、居民可支配收入的对数ln(X1)、利率X3、居民消费价格指数X2和证券市场A股筹资额X4存在着长期稳定的关系。
建立的回归模型不存在伪回归的问题。
2.用最小二乘法估计模型Ln（∧Y t）=-1.662+1.175×ln(X1)-0.028×X2+0.00048×X3-7.51E-06×X4+μ(-3.590) (20.837) (-6.174) (1.169) (5.78E-06)2R=0.9987_2R=0.9984 F=3364.765 D.W.=1.111978上式中，括号内数值为t检验值。
从回归方程的各项数据可以看出，该回归方程对我国城镇居民储蓄行为具有较强的解释能力，即居民储蓄中99．8％的部分都可以从该回归方程中得到说明。
取显着性水平为0．1，即置信区间为90％，由于模型的F检验值大于F的统计量临界值，所以认为该回归方程显着性成立，拟合优度较好。
分析t检验值值我们可以得出，在给定显着性水平下，lnX1和X2对居民储蓄的影响显着，而X3、X4对居民储蓄影响不显着。
3.计量经济学检验3.1异方差的检验检验异方差的核心问题是判断随机误差项的方差和解释观测值之间的相关性。
利用White的一般异方差检验，在Eviews上可以直接进行White的一般异方差检验。
其中，F值为辅助回归模型的F统计量。
取显着水平为0．05，n2R=20.362<2χ(14)=23.7，不拒绝同方差原假设，不存在异方差。
3.2自相关的检验（1）取最大滞后期为1LM= （n-1）×2R= 21×0.1059=2..2239 小于显着性水平为5%自由度为1的2χ分布的临界值χ205.0（1）=3.84，表明不拒绝约束条件，表明原模型可能不存在1阶序列相关性。
（2）取最大滞后期为2：LM= （n-2）×2R= 20×0.1888=.3.776 小于显着性水平为5%自由度为1的2χ分布的临界值χ205.0（2）=5.99，表明不拒绝约束条件，表明原模型可能不存在2阶序列相关性。
3.3多重共线性检验简单相关系数3.3.1偏相关系数举证运用用最小二乘法回归得到的模型中，2R较大且接近于1，而且F=3364.765大于大于5%显着性水平下F统计量的临界值，故我国居民储蓄余额的对数与上述解释变量直接总体线性关系显着。
但由于其中X3、X4前参数未能通过t检验，顾认为解释变量之间粗在多重共线性。
进一步选择Covariance Analysis的Correlation，得到变量之间的偏相关系数矩阵，观察偏相关系数。
可以发现，lnX1 与X3的相关系数都在0.9以上，但输出结果中，解释变量中的X3、X4的回归系数却无法通过显着性检验。
认为解释变量之间存在多重共线性。
3.3.2逐步回归法克服多重共线性分别作Ln(Yt)与 lnX1、X2、X3、X4的回归分析如下：通过Eviews的分析结果按2R的大小排序决定放入模型的解释变量，即lnX1、X3、X2、X4并在每个解释变量加入的时候关注其T检验的结果决定是否要剔除，再具体依据模型境况分析解决。
（1）初始模型中加入lnX1解释变量后，拟合优度高，lnX1参数通过t统计检验。
（2）引入X3，拟合度稍微提高，但X3未能通过显着性检验。
（3）去掉X3，引入X2 模型拟合度进一步提高，lnX1,X2 都能通过t检验。
（4）继续加入X4，模型拟合度稍有提高，X4能够通过在显着性水平为10%下的t统计量检验。
通过以上检验，可以明白物价水平X3和居民的可支配收入X1的相关性很高。
结合我国实际情况，这是因为经济发展导致国民收入增加的同时也使货币的需求量也随之增加，使得物价水平提高，属于正常现象。
但是，考虑到X3的回归系数并不显着，未能通过t统计检验，我们通过逐步回归法最终去除X3解释变量，得到以下最终的模型：Ln（Y t）=-2.1267+1.236×ln(X1)-0.0263×X2-1.01E-05×X4(-8.88) (58.2099) (-6.0713) (-1.882)D.W.=1.0357284.经济意义的检验：LnX1的系数为正，说明居民的收入对居民储蓄有着明显的正影响作用。
收入也是影响中国居民储蓄的诸多因素中最重要的决定因素。
利率X2的系数为负，与储蓄存款呈反方向变动的关系，即随着储蓄利率的下降，居民储蓄额会上升。
这可能是一方面我国现今的金融市场不发达、投资渠道种类不多；另一方面，我国居民多为“目标储蓄者”，利率的下降会使他们储蓄更多以达到目标存款额。
证券市场A 股筹资额也是的系数为负，说明其他投资渠道的越发达，人们会更倾向于将一部分原本用来储蓄的金钱其他投资。
常数项没有经济意义。
以上的检验说明，该模型可以通过初步的经济检验，系数的符号符合经济理论。
5.统计学检验：2R=0.9986 ，_2R=0.9984 ，模型的拟合情况很好。
LnX1、X2、X4三者的系数显着性检验，在给定显着水平为0.05 的情况下，都可以通过。
t值检验说明这些变量对储蓄存款影响在给定的显着性水平下都是显着的。
F=4396.369，F 检验的概率值为0,说明了这些变量联合在一起对储蓄存款影响是显着的。
散点图：预测序列Ytf与Yt的比较图三根据截面数据建模并分析1.1模型的参数设定和意义Yc=C+α1×B1+α2×B2+α3×B3+μ在以上模型中：C度量了截距，但本身截距没有真正的经济意义α1度量了居民可支配收入变动1%时，储蓄存款平均变动百分之几，即α1是储蓄存款的收入弹性。
α2度量了当居民消费价格指数绝对变动一个单位，也就是1%时，储蓄存款平均变动的相对量。
同理因为居民消费价格指数是比率，所以不取对数。